Paraview looks like VESTA
ParaviewVESTA: Visualization for Electronic and STructural Analysis Atomic Structure Analysis 원자 구조를 분석할 때 저는 paraview를 사용합니다. 다른 분들은 분야 표준인 VESTA를 선호하시지만, 저는 제가 추출한 구조데이터를 table 형태로 함께 봐야 하기 때문입니다
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PCA; Dimension Reduction + $\alpha$
다크 프로그래머: 선형대수학Wikipedia: Singular Value Decomposition핸즈온 머신러닝: 8장-차원 축소데이터 사이언스 스쿨: 3.5 PCAscikit learn: Faces recognition examples using eigenfaces and SVMsA.I. Wiki: 고유벡터, PCA, 공분산 및 엔트로피에 대한 기초 강
Envelope for Least Square Filtering and Smoothing
Signal Envelope scipy.signal.hilbertscipy.interpolate.interp1d 복잡한 신호의 전반적인 형상을 파악하기 위해 envelope을 추출합니다. python에서는 scipy.signal.hilbert를 통해 analytic signal을 추출하는 방법을 씁니다. 12x = np.arange(0, 20.1, 0
Visualizing Science; How Color Determines What we see
본 글은 번역글입니다. 원본 주소 : https://eos.org/features/visualizing-science-how-color-determines-what-we-see번역 철학 : 매끄럽게 읽으실 수 있는 적절한 의역을 지향합니다.전문 용어 : 가급적 우리말 용어를 사용하고자 하며, 원어를 병기합니다. 과학 시각화: 색상은 우리가 무엇을
Connecting Points in Paraview
Contributor 시뮬시뮬님 Reference ParaviewParaview: Python Programmable FilterParaView’s Python documentation!VTK: Visualization ToolkitCornell Virtual Workshop: Paraview Programmable Filter Paraview +
Words Co-occurence in Academic Literatures
1. 요약1.1. 포부 논문을 긁어서 내용을 정리할 수 있음을 이전 글에서 간략히 언급했습니다. 짧은 시간동안 필요한 결론을 도출할 수 있었고 피보고자의 반응도 좋았습니다. Notepad++에서 시간에 쫓기며 find(Ctrl+F), replace(Ctrl+H)를 반복하며 작업했기에 기록도 없었습니다. 다음에도 이 강력한 기능의 재현 가능성을 확보하고자 했
Citation Network on Scopus Data
Contributor 김승욱님, Bert님 References VOSviewerScopusWeb of Science 1. Visualizer: VOSviewer 논문 여러편을 읽고 행간을 파악해서 연구의 흐름을 인지하는 일은 쉽지 않습니다. 익숙한 분야가 아니라면 일단 단어조차 낯선데, 뭐가 중요하고 중요하지 않은지 알기 힘든데다 이 연구와 다른 연
X-Window on Docker on WSL 2
References Microsoft: WSL 2와 WSL 1 비교Microsoft: Windows 10에 Linux용 Windows 하위 시스템 설치 가이드docker blog: Docker Desktop: WSL 2 Best practicesubuntu Discourse: Getting graphical applications to work on W
Bresenham's Line Algorithm
wikipedia: Bresenham’s line algorithmwikipedia: Xiaolin Wu’s line algorithmflags’s github 연속된 공간에 있는 두 점과 그 사이에 정의된 선분은 어려운 주제는 아닙니다. 그러나 이 점들을 비트맵 이미지처럼 유한한 수의 점으로 표현해야 한다면 적절한 위치에 근사하는 것은 아주 귀찮은
10 TensorFlow Tricks Every ML Practioner Must Know
본 글은 번역글입니다. 원 글은 2020년 5월 18일 medium에 발행되었습니다. 원본 주소 : https://towardsdatascience.com/10-tensorflow-tricks-every-ml-practitioner-must-know-96b860e53c1번역 철학 : 매끄럽게 읽으실 수 있는 적절한 의역을 지향합니다.전문 용어 : 가급